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按月配资 人形机器人“独角兽”智元发布五款新品,今年预估交付三百台

按月配资 人形机器人“独角兽”智元发布五款新品,今年预估交付三百台

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当地时间2020年5月30日,美国肯尼迪航天中心,特斯拉和SpaceX首席执行官马斯克与时任美国总统特朗普交谈。 视觉中国

8月18日,智元机器人公司新推出五款商用人形机器人,涵盖双足和轮式两种产品形态,从10月起发货。智元机器人合伙人兼营销服副总裁姜青松告诉南都记者,预估双足人形机器人远征A2今年发货量约200台,轮式人形机器人远征A2-W则在100台左右,其他型号暂未安排发货计划。

“订单数量是够的,具体发货量还要看我们的产能。”姜青松介绍说,工厂进入量产的最后准备阶段,产线已搭建完毕。

智元方面没有披露具体售价,该公司联合创始人彭志辉在产品发布会上称,定价策略会根据合作模式不同而差异化。

成立于2023年2月的智元,由“稚晖君”彭志辉从华为离职后创立,火速完成7轮融资,估值达到“独角兽”级别。姜青松透露,A轮融资基本结束,融资节奏已放缓,估计明年初启动B轮,但现在的重心全部聚焦在人形机器人量产商用。

一年前的8月18日,智元首次亮相双足人形机器人原型机远征A1。但此后,该公司格外保持低调,几乎没有公开任何产品迭代进展,也很少在热火朝天的人形机器人行业论坛露面。

“虽然没有发太多声音,但我们(机器人)其实迭代特别快,几乎是一个月迭代一次。”姜青松说,此前这些迭代不具备商用条件,不适合对外宣传,但现今技术已较为成熟,可以实现商用量产。

分场景匹配产品规格

今天(18日)的发布会主打“商用”口号。这五款人形机器人新品——远征A2、远征A2-W、远征A2-Max、灵犀X1及灵犀X1-W,有各自对应的商用领域。

官网信息介绍,双足形态的远征A2身高169cm,体重69kg,续航2小时,全身自由度40+。远征A2主打交互服务和营销场景。发布会一段视频中,远征A2在汽车门店充当营销导购,为车主介绍和解答产品信息。

姜青松说,后续这款机器人会进入展厅、4S店等,在人机交互中提供足够的情绪价值,该B端商用市场也将是今年发货量最大的一块。

远征A2-W是一款轮式双臂机器人,作业高度0—2米,续航时间5小时,单臂负载5kg,通过两个7自由度的机械臂完成作业。

智元将远征A2-W定位于B端制造业场景,从事上下料、托盘搬运、托盘上架等任务。姜青松表示,轮式机器人价格更便宜,也是现阶段最适合工厂使用的人形机器人产品形态。上半身能够执行双臂协同,在“大脑”(具身智能)的加持下,基本上可以应对工厂中拿取、放置和转移的操作场景。

轮式人形机器人作为一种中间过渡形态,已逐渐被多家国内人形机器人公司接受。银河通用机器人公司6月中旬发布的Galbot G1,采用轮式底盘、单腿、双臂的身体结构。银河通用机器人产品总监朱辉此前告诉南都记者,这样的结构设计使得机器人能以“蹲姿”稳定抓取地面上的物体,站立后又能取到2.4米高的物品;其底盘配置万向轮,实现了任意方向的平移。相比之下,双腿人形机器人不仅成本更高昂,执行动作对机器人的重心平衡也构成很大考验。

姜青松亦认可双足机器人的限制性,比如稳定行走的可靠性挑战、耗电续航问题等。他说,虽然双足是一种最终形态,但目前工厂最需要的还是能够完成工序的产品形态。

据姜青松介绍,制造业领域,智元首先聚焦3C、半导体等行业,但智能制造并非今年的商业化重点,而会延迟到明年或后年,因为许多技术难点仍需克服。智元已在和比亚迪、北汽等投资方开展场景应用合作,拿取、放置和转移等能力取得比较好的效果,更复杂的组装线任务操作等有待提升。

另一款涉及工业领域的型号为远征A2-Max,专门针对搬运、码垛等场景研制。这款机器人身高175cm,体重8kg,全身有67个自由度,续航2小时。因其可搬运40kg重物,智元称之为“大力士”。不过远征A2-Max目前仍处于产品研发阶段。

姜青松介绍,1.7米左右的全尺寸人形机器人制造工艺难度高,导致成本高企,目前行业内的制造成本大致在20万至30万的区间。他补充说,不少人形机器人厂商同步打造了1.3米左右小尺寸人形机器人产品线,便于拓展科研教育市场。

比如,宇树科技今年5月推出的9.9万低价版人形机器人Unitree G1,身高仅127cm。一位宇树科技市场经理此前告诉南都记者,G1最大的价值在教育科研端,让机器人的研究者能以便宜的价格购到样机。

智元在发布会上带来的“灵犀”系列人形机器人,同样属于面向科研教育场景的小尺寸版。官网信息显示,灵犀X1身高130cm,单臂负载大于3kg,续航超过4小时,双手配置夹爪而非灵巧手。另一款灵犀X1-W专门面向大规模数据采集工作。

对于人形机器人场景落地,姜青松认为目前谈市场竞争为时尚早。他说,除了科研教育赛道较为拥挤,其他B端商用场景还没有多少公司投入进来,下游客户的可选择性有限。

走“沿途下蛋”市场策略

发布会上,彭志辉比照自动驾驶L1-L5的发展等级,为具身智能技术演进路线划分出5个阶段:

G1阶段属于传统的自动化,需要为特定场景量身定制,不具备任务操作的泛化能力;

G2阶段被称为“通用原子技能”阶段,智元将夹爪控制、机械臂控制、抓取位姿估计等每一项动作能力定义为“原子”。该阶段下,人形机器人可以在相似场景实现能力迁移,具备一定泛化性;

G3阶段开始走端到端的路线,和G2阶段相比最大的变化在于,依靠大量数据采集和训练来驱动机器人掌握新的技能,而不再需要算法工程师手工写代码;

G4阶段能打造出通用的操作大模型(large motion model,LMM)。在G3阶段,机器人拧开瓶子、打开门把手,需要采集单独数据。但对人类而言,这两个动作的底层逻辑相同,都是用手去捏一下目标物体。G4的价值在于,通过引入LMM,帮助AI理解操作背后的物理原理,实现跨技能的泛化效果,提升机器人在复杂任务中的表现;

G5阶段则离AGI(通用人工智能)更进一步,在融合大语言模型和操作大模型,并提供足够多的高质量任务数据训练之后,研发出从感知决策到执行的端到端大模型,具备在开放场景的跨任务泛化能力。

据彭志辉介绍,智元目前处在G2阶段落地和G3阶段预研的状态。

数据短缺已成为人形机器人行业迭代的掣肘。彭志辉在发布会上说,大语言模型有海量的互联网数据作为支撑,自动驾驶系统也有几百万辆车提供数据来源,但“具身智能没有这样的免费午餐”,真实场景数据价值高但非常稀缺。

南都记者了解到,实践中发展出四种人形机器人训练数据采集方式:第一种是摇操作,人工采集者戴着遥操作手套,手把手示教,去获取真机操作的数据;第二种是将网络视频平台的运动视频,作为输入训练的数据;第三种是生成数据,在虚拟的3D仿真环境里从无到有地积累训练数据,类似于机身在游戏世界里完成操作,目前训练数据以生成数据为主;第四种是合成数据,将真实操作的数据放到生成式AI模型里,泛化生成出更多有用的数据。

仿真数据虽然成本低,但要弥合仿真与现实之间的差距,业内多认为结合真机数据调优必不可少。宇树科技CEO王兴兴此前在一场论坛上表示,如果让全尺寸人形机器人真正去干活,纯仿真数据训练很难应对。在工厂里这种比较复杂、有很多零部件的场景中,采集实物数据训练可能效率更高,“做仿真有点吃力不讨好,比较难适配真实物理环境”。

据姜青松介绍,为实现从G2算法驱动向G3数据驱动的转变,智元已建成由二三十台机器组成的真实物理数据(真机数据)采集厂。他预计到9月底,数据采集厂的规模会扩展至100台左右,大致需要150名数据采集员工。当前,每位工人一天只能采集600条数据,姜青松希望效率优化后,能提升至1000条数据。

按照彭志辉的说法,今年4季度,智元将开源百万条真机数据和千万条仿真数据集。

具身智能技术演进过程中,智元采取“沿途下蛋”的市场策略。姜青松说,特斯拉有充足的计算资源和财务支持,可以追求双足人形机器人直接商用,但这会放慢“擎天柱”(Optimus)的商业化速度。而智元必须在短期内实现一定程度的商用化,才能够支持后续研发,因此出现很多中间过渡形态的机器人产品。

智元甚至在研发人形机器人的同时,今年3月还发布一款清洁机器人。姜青松也将其视为“沿途下蛋”:一方面,希望有一款商业化的产品来帮公司建构起渠道和销售队伍;另一方面,清洁机器人和人形机器人的底盘Slam(即时定位与地图构建)技术基本上是互通互用的。

“‘沿途下蛋’产生很多能商业化的产品,使得我们的商用能力和成本控制能力比特斯拉要好。”姜青松说。

 

采写:南都见习记者 杨柳按月配资



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